Agrupamientos poblacionales en Uruguay inferidos en base a la distribución de apellidos

Á. Rodríguez-Larralde, J. Dipierri, E. Alfaro, M. Sans
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Abstract

Recientemente publicamos el análisis de los apellidos del Padrón Electoral de 2010 de la República Oriental del Uruguay a través de distancias isonímicas, basado en sus 19 departamentos y las 171 comparaciones posibles entre estos, lo que mostró la forma-ción de dos grandes agrupamientos en el sur, y otros pocos vinculados en el norte y este. El objetivo del presente trabajo es detallar el análisis de las distancias isonímicas utilizando la distribución de apellidos, no a nivel departamental, sino de los 221 municipios en los cuales se divide el país. Se estimaron las distancias isonímicas entre ellos, tomados dos a dos (24.310 comparaciones), se construyeron las matrices de distancia correspondientes y se correlacionaron con las de distancias geográficas. La correlación fue mayor para la distancia euclídea (r=0,253±0,033), intermedia para la de Lasker (r=0,18±0,029) y menor para la de Nei (r=0,17±0,03), todas estadísticamente significativas (p<0,001). Se construyeron nuevos dendrogramas determinándose agrupamientos no identificados previamente. Se destaca cierta homogeneidad en el sur con las me-nores distancias, con 7 agrupamientos cercanos a  Montevideo. Al norte, con mayores distancias que denotan mayor heterogeneidad de apellidos, se identifican 8 agrupamientos. Se corrobora que el río Negro actuó como barrera geográfica, pero también se observan límites marcados por otros accidentes orográficos, hidrográficos, históricos y factores sociodemográficos no identificados en el análisis anterior. Por último, se resalta la utilidad del uso de apellidos para analizar la estructura poblacional, permitiendo el análisis global de la población de un país, en este caso, Uruguay.
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根据姓氏分布推断乌拉圭的人口分组
最近出版的姓氏分析2010年选民距离乌拉圭东岸共和国通过isonímicas,基于其19部和171个潜在其中比较,突出显示了两个大型的教育捆绑在南方,和其他数有关的北部和东部。本文的目的是详细分析姓氏分布的等距距离,不是在部门一级,而是在国家划分的221个城市。在本研究中,我们评估了两个地理区域之间的距离,分别进行了24310次比较,并建立了相应的距离矩阵,并与地理距离矩阵相关联。欧几里得距离的相关性较高(r= 0.253±0.033),Lasker距离的相关性中等(r= 0.18±0.029),Nei距离的相关性较低(r= 0.17±0.03),均有统计学意义(p< 0.001)。建立了新的树形图,确定了以前未确定的分组。在距离较远的南部有一些同质性,在蒙得维的亚附近有7个集群。在北部,距离较远,表明姓氏的异质性更大,确定了8个类群。在这篇文章中,我们分析了里约热内卢Negro作为一个地理屏障的作用,但也观察到其他地形、水文、历史和社会人口因素的限制,这些因素在上述分析中没有确定。最后,它强调了使用姓氏来分析人口结构的有用性,允许对一个国家的人口进行全球分析,在这个例子中是乌拉圭。
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